报告题目：三维视觉深度学习：算法探索与实际应用
报告人：杨旭雷 新加坡科技研究局（A*STAR）研究员
报告摘要：
三维深度学习是自动驾驶、机器人感知等新兴应用的关键技术，但其在实际落地过程中仍面临诸多技术挑战。本报告将介绍几项创新性方法——高效样本的三维深度学习、异构三维深度学习、鲁棒三维深度学习以及资源高效的三维深度学习，旨在系统性地解决当前三维深度学习研究与应用中的核心难题，加速其向实际应用的转化。同时，这些方法的有效性将通过国际前沿基准测试及真实工业案例加以验证，包括半导体视觉检测以及三维重建与生成等应用场景。我也会结合几位学生在这一领域的科研工作进行展示，以启发同学们在三维深度学习方向上的探索与思考。
报告人简介：
杨旭雷博士于2007年获得新加坡南洋理工大学博士学位，现任新加坡科技研究局（A*STAR）信息通信研究院（I²R）资深科学家、三维深度学习团队负责人，同时担任IEEE高级会员及IEEE TIP、TNNLS副主编。杨博士主持多项国家级科研项目，研究方向聚焦于人工智能与计算机视觉，其中包括一个总额达1千万新元的重大科研计划，用于前沿三维深度学习算法的探索与研发。除学术研究外，杨博士也活跃于工业界，曾在多家计算机视觉与人工智能公司担任要职，先后担任新加坡依图科技研发部主任、MIT Semiconductor 3D视觉研发团队负责人、ZYGO Vision 2D视觉团队负责人等。他曾主导研制新加坡首台自主研发的三维视觉检测设备，并共同创办依图新加坡科研中心。杨博士已发表学术论文150余篇，拥有国内外专利20余项，其研究领域涵盖计算机视觉、生物医学与人工智能。
报告时间：2025年10月29日 15:30-17:10(7-8节)
报告地点：吉林大学前卫校区-第三教学楼-309
线上入口：腾讯会议 812-292-923
